«tensorflow» etiketlenmiş sorular

Tensorflow ile konuşma tanıma üzerinde çalışıyorum ve LSTM NN'yi büyük dalgalar veri kümesiyle eğitmeyi planlıyorum. Performans artışları nedeniyle tfrecord kullanmayı planlıyorum. İnternette tfrecords dosyalarının parçalara bölündüğü birkaç örnek vardır (örn. Inception). Benim sorum: tfrecords dosyasını parçalara ayırmanın yararı nedir? Bu bölünmenin ek performans kazancı var mı?

17 python  tensorflow 

Keras'ın TensorFlow için üst düzey bir arayüz olarak hizmet verdiğinin farkındayım. Ama bana öyle geliyor ki, keras kendi başına birçok işlevsellik yapabilir (veri girişi, model oluşturma, eğitim, değerlendirme). Ayrıca, TensorFlow'un işlevselliğinin bir kısmı doğrudan keralara taşınabilir (örneğin, keralarda bir tf metrik veya kayıp fonksiyonu kullanmak mümkündür). Sorum şu: TensorFlow, keralarda …

16 keras  tensorflow 

Makine öğrenmeyi Tensorflow web sitesinden öğrenmeye başlıyorum. Derin bir öğrenme programının izlediği akış hakkında çok temel bir anlayış geliştirdim (bu yöntem, kitap ve büyük makaleler okumak yerine hızlı öğrenmemi sağlıyor). Karşılaştığım birkaç kafa karıştırıcı şey var, bunlardan 2 tanesi: Önyargı Ağırlık Tensorflow web sitesindeki MNIST eğitiminde, bir görüntüdeki belirli bir …

16 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

Google, yakın zamanda tensorflow'un her gece dahil olduğu tensorflow hesaplama özelliklerine erişmek için zorunlu bir API olan Eager modunu oluşturuyor . Tensorflow istekli PyTorch ile nasıl karşılaştırılır? Karşılaştırmayı etkileyebilecek bazı yönler şunlar olabilir: Statik grafik mirası nedeniyle istekli olmanın avantajları ve dezavantajları (örneğin, düğümlerdeki isimler). İkisinden birinin içsel sınırlamaları yoktur. …

14 deep-learning  tensorflow  pytorch 

Sis koşullarındaki (3 sınıf) görüntüleri sınıflandırmak için evrişimli bir sinir ağı eğitimi alıyorum. Bununla birlikte, yaklaşık 150.000 görüntünün her biri için, görüntülerin sınıflarını tahmin etmede yardımcı olabilecek dört meteorolojik değişkenim var. Meteorolojik değişkenleri (örneğin sıcaklık, rüzgar hızı) mevcut CNN yapısına nasıl ekleyebileceğimi merak ediyordum, böylece sınıflandırmada yardımcı olabilirdi. Zaten aklıma …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

Her gün oluşturulan çok boyutlu büyük bir veri setim var. Önceki günlere kıyasla herhangi bir 'anomali' tespit etmek için iyi bir yaklaşım ne olurdu? Bu sinir ağları ile ele alınabilecek uygun bir problem midir? Herhangi bir öneriniz için teşekkür ederiz. ek bilgi: örnek yok, bu nedenle yöntem anormalliklerin kendisini tespit …

12 tensorflow  keras  anomaly-detection 

Aşağıdakilere göre Keras'ta (Tensorflow arka ucu) özel bir metrik işlev (F1-Puanı) tanımlamaya çalıştım: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) else: return 0 Şimdiye kadar çok iyi, …

12 tensorflow  keras  evaluation 

Dengesiz verilerle bir sınıflandırma problemim var. Aşırı ve yetersiz örneklemenin yanı sıra yeterince temsil edilmeyen kategorik çıktıların maliyetini değiştirmenin daha iyi uyuma yol açacağını okudum. Bu yapılmadan önce tensorflow her girdiyi çoğunluk grubu olarak sınıflandırır (ve anlamsız olduğu gibi% 90'ın üzerinde doğruluk kazanır). Her grubun ters yüzdesinin günlüğünün, denediğim en …

12 tensorflow  loss-function 

Kullanmam gereken minimum, maksimum ve "makul" miktarda LSTM hücresi ile ilgili herhangi bir temel kural (veya gerçek kurallar) var mı? Özellikle ben ilişkin am BasicLSTMCell TensorFlow ve gelen num_unitsmülk. Lütfen şu şekilde tanımlanan bir sınıflandırma sorunum olduğunu varsayalım: t - number of time steps n - length of input vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Şu anda tf.one_hot (indeksler, derinlik) kullandıkları tensorflow'da bir ders yapıyorum. Şimdi bu indekslerin bu ikili diziye nasıl değiştiğini anlamıyorum. Birisi bana tam süreci açıklayabilir mi ???

11 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

Ben bir uygulama prototip ve bazı oluşturulan cümleler üzerinde şaşkınlık hesaplamak için bir dil modeline ihtiyacım var. Python'da kolayca kullanabileceğim eğitimli bir dil modeli var mı? Gibi basit bir şey model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Şu anda büyük bir csv dosyasında (60 milyondan fazla satır ile> 70GB) bir model eğitmeye çalışıyorum. Bunu yapmak için tf.contrib.learn.read_batch_examples kullanıyorum. Bu işlevin verileri nasıl okuduğunu anlamakta zorlanıyorum. Örneğin, 50.000'lik bir toplu iş boyutu kullanıyorsam, dosyanın ilk 50.000 satırını okuyor mu? Tüm dosya (1 dönem) üzerinde döngü istiyorum eğer tahminci.fit …

11 python  tensorflow 

Kendim topladığım verilerle tensorflow kullanarak basit bir sinir ağı yapıyorum, ancak işbirliği yapmıyor: PI düzeltemediğim veya düzeltmeyi bulamadığım bir hatayla karşılaştı ve yardımınızı çok isterim. Hata mesajı: TypeError: 2861.6152'nin 2861.6152 getirme argümanı geçersiz bir türe sahip, bir dize veya Tensör olmalıdır. (Bir float32'yi bir Tensöre veya Operasyona dönüştüremezsiniz.) Hata, kodumda …

11 machine-learning  python  neural-network  tensorflow 

Keras (Theano arka planını kullanarak) LSTM kullanarak Seq2Seq modeli üzerinde çalışıyorum ve ben birkaç MB veri bile eğitim için birkaç saat gerekir, çünkü süreçleri paralelleştirmek istiyorum. GPU'ların paralelleştirmede CPU'lardan çok daha iyi olduğu açıktır. Şu anda yalnızca üzerinde çalışabileceğim CPU'larım var. 16 CPU'ya erişebildim (çekirdek başına 2 iş parçacığı X …

11 tensorflow  keras  theano  parallel 

ML ve TensorFlow'da yeniyim (birkaç saat önce başladım) ve bir zaman serisindeki sonraki birkaç veri noktasını tahmin etmek için kullanmaya çalışıyorum. Girişimi alıyorum ve bunu onunla yapıyorum: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | '-------------------------------' \----------- …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn